Dias, André Miguel PinheiroAntunes, José Filipe da Silva Oliveira2022-03-022023-11-172021http://hdl.handle.net/10400.22/20078In the context of Industry 4.0, warehouses are transforming and new solutions are allowing more warehouse tasks to be executed in autonomous ways. The use of robots is a great advantage and a great addition to the autonomy of such structures since they can help with the automatic cyclic counting of the inventory, the localization of hard-to-find items, and the access to narrow or high storage areas. In this context, the usage of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) becomes a requirement in this type of operations. Nevertheless, using this type of robots inside a warehouse comes with great engineering challenges such as indoor autonomous localization and navigation, collision avoidance, and automated UAV fleet management. Therefore, this thesis addresses the development of a localization framework based in Graph-SLAM that is capable of calculating the real-time position and orientation of a commercial UAV in warehouse scenarios.No contexto da Indústria 4.0, os armazéns estão a sofrer transformações e a criar soluções que permitem que cada vez mais tarefas relacionadas com estas infraestruturas sejam realizadas de forma autónoma. A utilização de robôs traz grandes vantagens e grandes acréscimos à autonomia de tais estruturas pois estes podem ajudar na contagem cíclica e automática do inventário, na localização de stock difícil de encontrar e no acesso a áreas de armazenamento estreitas ou altas. Neste contexto, o uso de um UAV torna-se um requisito neste tipo de operações. No entanto, o uso deste tipo de robôs dentro de um armazém apresenta grandes desafios de engenharia, como a localização e navegação autónoma, a prevenção e deteção de colisões e a gestão automatizada de frotas de veículos. Neste contexto, esta tese aborda o desenvolvimento de um algoritmo de localização capaz de calcular a posição e orientação em tempo real de um UAV em cenário de armazém indoor.engIndoor LocalizationSLAMGraph-SLAMUAVIndustry 4.0,ROSTagsDJILocalização IndoorIndústria 4.0master thesis202936805